Konsultation
AI Product Development
Jeg bygger LLM-features der overlever kontakt med rigtige brugere — ikke bare demos. Fra at fastlægge den rette feature til at skibe den med evals, guardrails og et omkostningsbudget, har jeg gjort det på mine egne produkter og kan gøre det på dine.
Hvad du får
- Feature-scoping der adskiller hvad en LLM bør gøre fra hvad plain code bør.
- Hurtige prototyper så du kan mærke featuren før du forpligter dig til en fuld build.
- RAG-pipelines der begrunder svar i dit eget indhold når nøjagtighed betyder noget.
- Eval-suiter og guardrails så kvalitet måles, ikke håbes.
- Omkostnins- og latensy-budgetter, plus monitoring når det er live.
Hvordan det fungerer
- Scope Definer featuren, success-kriterierne, og hvor modellen ikke må stoles på.
- Prototype Byg et arbejdende snit hurtigt for at validere tilgangen med rigtige inputs.
- Hærdning Tilføj RAG, evals, guardrails og omkostnins-/latency-budgetter før launch.
- Ship & monitor Release, se på kvalitet og omkostninger i production, og iterer.
Et godt match hvis
- Du har en AI feature-idé og vil have den til production, ikke stalling som demo.
- Nøjagtighed, omkostninger eller sikkerhed betyder nok til at have brug for evals og guardrails.
- Du vil gerne have nogen der har skibnet LLM-produkter, ikke bare prototyperet dem.
Ofte stillede spørgsmål
Har du faktisk skibnet AI-produkter?
Ja. Luna genererer personaliserede børnehistorier og Smart Clip omskriver tekst på tværs af platforme — begge live, begge bygget af mig fra ende til ende.
Kan du arbejde med vores eksisterende codebase?
Normalt ja. Jeg udleder hvad der er der først så AI-featuren passer din stack i stedet for at bekæmpe den.
Hvordan starter vi?
Gennem formularen og et kort introkald for at scope featuren. Engagement-form og timeline afhænger af hvad vi bygger.
Kontakt
Diskuter AI product development
Fortæl mig hvad du bygger. Remote-first fra Barcelona — vi starter med et kort intro-opkald.
Spring formularen over og grib et tidsslot med det samme.
Book a 30-min call